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p300和神经营销中的决策
摘要：神经营销提供了有关传统营销测试方法无法提供的消费者决策的见解。决策过程中的基础是P300。因此，p300波是用于测量消费者决策过程的潜在与事件相关的组件（ERP）。p300波代表人类事件相关电位的正转换。因此，p300是通过测量消费者的幅度和潜伏期来确定的。较高的p300振幅表明对决策过程的信心更大，而较长的P300潜伏期表示较低的注意力。因此，神经科学中的P300无法通过典型的营销方法来完成，该神经科学研究了客户的回答。多年来，P300组件（例如态度，偏好和基于信息的决策）在与营销相关的研究中得到了广泛的研究。但是，对神经营销方法中的ERP进行了综述。此迷你审查描述了一些研究人员对P300和决策的一些分析。关键字：神经市场； P300振幅；营销;决策; ©2021 Mansor等人。根据创意共享归因（CC BY-NC 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）使用和分发，只要在任何媒介中，任何媒介中允许不受限制的非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和来源的介绍。为了实现这些目标，神经营销商使用广泛的神经营销技术和技术来衡量神经系统的大脑活动。1.0简介神经营销是一个研究领域，该研究领域结合了神经科学原则和传统的营销研究思想，以评估客户的决策过程如何响应营销刺激。神经营销采用认知行为活动来了解消费者的潜意识，解释消费者的偏好，动机和期望，并预测消费者的行为（Bercea，2011; Colaferro＆Crescitelli，2014;Dapkevičiusius＆Melnikas＆Melnikas＆Melnikas，2009; Fugugate，2007; 2007年）。例如，神经营销工具，例如功能磁共振成像（fMRI），
P300 测量和驾驶相关风险
摘要：在驾驶过程中发现危险水平增加的迹象对于有效预防道路交通事故至关重要。本研究通过 PubMed、EBSCO、IEEE 和 ScienceDirect 等主要数据库搜索文献，共纳入 14 篇测量与驾驶任务相关的 P300 成分的文章进行系统综述和荟萃分析。所研究的风险因素分为五类，包括注意力下降、分心、酒精、道路上的挑战性情况和负面情绪。在行为和神经层面进行了荟萃分析。行为表现通过反应时间和驾驶表现来衡量，而神经反应通过 P300 幅度和潜伏期来衡量。当驾驶员接触危险因素时，反应时间显著增加。此外，P300 幅度降低和 P300 潜伏期延长的显著影响表明认知信息处理能力下降。驾驶能力下降与风险因素有关，但这种影响并不显著，因为纳入的研究之间存在相当大的差异和异质性。结果得出结论，P300 幅度和潜伏期是驾驶风险增加的可靠指标和预测因素。基于 P300 的脑机接口 (BCI) 系统的未来应用可能会对预防道路交通事故做出重大贡献。
使用...
摘要 - 脑部计算机接口（BCI）允许其用户通过转换其大脑活动并将其用作命令来控制机器或其他设备。这种技术作为潜在的运动障碍者具有，因为它可以使他们在不使用周围神经的情况下与环境互动，从而帮助他们恢复失去的自主权。最成功的BCI应用程序之一是基于P300的拼写器。它的操作完全取决于其识别和区分p300电位与脑电图（EEG）信号的能力。为了使系统正确执行此操作，有必要选择一个足够的分类器并使用平衡的数据集训练它。但是，由于使用奇数范式来引起p300电位，因此只能获得不平衡的数据集。本文重点介绍了两个分类器的训练阶段，一个深层喂养网络（DFN）和深信信仰网络（DBN），可用于基于P300的BCI。从健康受试者和中风后受害者获得的数据集进行了预处理，然后使用基于自组织的地图下采样方法进行了平衡，以提高分类器的准确性。我们将结果与以前的作品进行了比较，并观察到最关键的受试者的分类准确性增加了7％。DFN的势头受试者的最高分类准确性为93.29％，健康的受试者的分类精度为93.60％。索引术语 - 脑计算机界面，神经网络，自组织图，击球后，脑电图
通过多尺度增强 P300 检测的性能...
摘要 — 基于 P300 的拼写系统是最流行的脑机接口应用之一。它的成功很大程度上取决于性能，包括信息传输率 (ITR) 和检测率（即准确率）。为了获得良好的性能，我们提出了一个多尺度卷积神经网络 (MS-CNN) 模型，该模型由七层组成。首先，使用前期数据集训练 MS-CNN，旨在获得一个用于 P300 检测的非特定于受试者的模型（通用模型）。其次，通过结合迁移学习技术，利用来自受试者的一部分数据对该通用模型进行调整，以更新模型以获得特定于受试者的模型。我们在 2019 年世界机器人大会的 BCI 控制机器人比赛中应用了所提出的模型，我们的表现是比赛中所有团队中最好的。在比赛中，比赛委员会随机分配了十名健康的年轻受试者来评估该模型。我们的模型实现了最佳的 P300 检测性能（更高的准确率和更少的重复时间）。当重复次数少于六次时，不特定主语情况下的 ITR 为 13.49 位/分钟，而特定主语情况下的 ITR 为 12.13 位/分钟。我们相信我们的方法可能为进一步高效实施基于 P300 的拼写系统铺平道路。
P300拼写器BCI
摘要 - 脑部计算机界面（BCI）是人脑和计算机之间通信的常见设备。本文研究了使用3D界面为BCI机器使用的效率。为此，已修改了P300拼写器（使用户能够使用脑电波在屏幕上拼写字符的BCI设备）已进行了修改。P300拼写器的经典虚拟键盘被3D立体图像替换，从而增强了设备的人体工程学特征。此外，3D接口上的范围范式可以以三种方式影响设备的孔隙：准确性，速度和容量。本文提出了两种称为天然3D和平行2D界面的不同浮雕范式，并研究了它们在提到的三种措施方面的效果。前者在3D空间中的平面，后者包括不同3D深度的平行键盘的灰烬。提出了这些效果的理论分析。通过从实际受试者获得的实验数据来验证结果，并与经典的2D界面进行了比较。两个提出的键盘都提高了设备的速度，而平行2D的总性能比天然3D更好。
一种用于 P300 脑波检测的新型处理模型
事件相关电位 (ERP) 是一种由大脑的敏感性和认知引起的独特大脑活动模式，而 P300 则会引起认知功能的电位变化。由于 P300 波是跨多个大脑通道的认知反应，与特定时期内测量的脑电图 (EEG) 和异常刺激相关，因此需要合适的信号处理应用程序进行解释。此外，神经科学标准下的多步数据处理使得 P300 反射难以通过常用方法进行分析。因此，本研究提出了基于多脑通道 P300 峰值信号检测的脑波应用处理模型。本研究将 64 个通道 ERP 数据集应用于快速傅里叶变换 (FFT) 中的带通滤波器，具有特定的信号处理范围，同时应用 ERP 平均作为特征提取方法。此外，实验元数据通过机器学习方法决策树与滤波后的 P300 峰值信号一起应用于通道分类。实验结果表明，P300诱发电位在不同脑区具有准确的心理反映。
P300检测的深度神经网络方法 -
抽象的大脑计算机界面（BCIS）获取电脑图（EEG）信号，并将其解释为一种命令，该命令可以帮助使用单个通道的严重运动障碍者。BCI的目标是实现支持残疾人发展相关功能的原型。在文献中已经实施了各种研究，以实现SupeRior设计。提出的基于P300检测的BCI模型的主要新颖性与单渠道的美国相关。在这项工作中，我们使用带通滤波器的技术引入了一种脱氧方法，然后是缩放图像的变换，我们进行了连续小波变换。使用基于转移学习方法的深层神经网络对派生的图像进行了训练和验证。此pa-基于深层网络提供了BCI模型，该模型在分类准确性方面提供了更高的性能，并使用单通道EEG信号为残疾受试者提供了比特率。拟议的基于P300的BCI模型的平均信息传输率最高的是残疾人受试者的13.23至26.48位/分钟。分类性能表明，基于转移学习方法的深网可以与其他最先进的
P300 脑机接口拼写器的进展
脑机接口（BCI）是一种非肌肉通信技术，为大脑和外部设备提供信息交换通道。几十年来，BCI取得了显著进展并被应用于许多领域。最传统的BCI应用之一是BCI拼写器。本文主要讨论P300 BCI拼写器的研究进展，并回顾了四类P300拼写器：单模态P300拼写器、基于多种脑模式的P300拼写器、具有多感觉刺激的P300拼写器和具有多种智能技术的P300拼写器。对于每一类P300拼写器，我们进一步回顾了几种具有代表性的P300拼写器，包括它们的设计原理、范式、算法、实验性能和相应的优势。我们特别强调了范式设计思想，包括整体布局、单个符号形状和刺激形式。此外，还确定了P300拼写器的几个重要问题和研究指导。希望本综述能帮助研究人员了解这些新型P300拼写工具的新思路，提升其实际应用能力。
p300心脏和脑尖峰盒实验指南
- 与先前的脑电图实验一样，该放大器的过滤器设置就在房屋电气系统的最佳位置，因此在此实验中，您必须非常警惕噪声。让您的笔记本电脑和Spikerbox远离任何电源插座，远离任何荧光灯等。还可以让您的笔记本电脑仅在电池电源上运行。如果信号似乎过于嘈杂且不稳定，请在头带电极和头皮之间添加更多的导电凝胶。
乙酰转移酶p300调节NRF2的稳定性和定位
转录因子 NRF2 在保护细胞免受环境压力和维持细胞稳态方面起着关键作用。乙酰转移酶 p300 是 NRF2 转录复合物的已知组成部分，可促进其转录活性。在本研究中，我们描述了 p300 促进 NRF2 活性的一种新机制。p300 与 NRF2 发生物理相互作用并干扰 NRF2-KEAP1 复合物的形成。特别是，p300 增加了 NRF2 蛋白的丰度和稳定性，从而促进了 NRF2 的核定位。值得注意的是，p300 的乙酰转移酶活性对于 NRF2 的稳定作用是必不可少的。此外，过表达 p300 可保护 HEK293T 细胞免受氧化应激并提高其活力。总之，我们的研究揭示了 p300 与通过调节 NRF2 稳定性来控制 NRF2-KEAP1 信号传导之间的联系，这可能成为适应氧化应激的新型检查点。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。